AI 도입을 고민하는 한국 기업들을 위해, 해외 AI 전문가들의 통찰을 바탕으로 ‘솔루션 구매’와 ‘직접 구축’의 딜레마를 분석하고 국내 시장에 최적화된 AI 도입 전략을 제안합니다. 문제 정의의 중요성, 데이터 주권, 책임감 있는 AI를 강조하며 실질적인 접근법을 제시합니다.
전문가 통찰 및 한줄평 (Insight)
생성형 AI의 물결 속에서 기업의 AI 도입 전략은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다.
특히 한국 시장은 빠른 변화 수용성과 기술 활용 역량이 뛰어나지만, 무조건적인 최신 기술 도입보다는 자사의 문제 해결에 집중하는 현명한 접근이 필요하다.
지금 이 순간 어떤 결정을 내리느냐에 따라 향후 5년, 10년의 비즈니스 경쟁력이 좌우될 것이다.
최근 몇 년간 인공지능(AI)은 단순한 기술 트렌드를 넘어 비즈니스 성공의 핵심 동력으로 자리 잡았습니다.
특히 부동산과 같은 전통 산업에서도 AI를 활용한 업무 혁신이 가속화되면서, 많은 기업이 ‘AI 솔루션을 구매할 것인가, 아니면 직접 구축할 것인가’라는 근본적인 질문에 직면하고 있습니다.
이는 단순히 비용 효율성을 넘어 데이터 주권, 맞춤화, 장기적인 비즈니스 성장과 직결되는 문제입니다.
HousingWire의 AI Summit에서 논의된 전문가들의 통찰을 바탕으로, 한국 기업들이 AI 도입 전략을 어떻게 세워야 할지 심층적으로 분석해보고자 합니다.
AI 도입, 왜 ‘문제’에서 시작해야 하는가?
많은 기업이 AI 기술의 화려함에 이끌려 서둘러 도구 도입을 결정하곤 합니다.
하지만 전문가들은 AI 전략의 시작은 기술 자체가 아니라 해결하려는 문제와 사용자 워크플로우에 맞춰져야 한다고 강조합니다.
REMAX Victory + Affiliates의 브로커 오너이자 AI 운영 시스템 TroyOS의 설립자인 타일러 모턴(Tyler Morton)의 사례는 이를 명확히 보여줍니다.
그는 에이전트와의 커뮤니케이션 효율화를 위해 AI 툴을 직접 구축했지만, 사용자(에이전트)의 니즈를 충족시키지 못해 결국 실패했습니다.
“AI 때문이 아니라, 아무도 원하지 않는 솔루션이었기 때문”이라는 그의 고백은, 기술 공급자 중심이 아닌 사용자 중심의 문제 정의가 얼마나 중요한지 시사합니다.
모턴은 실패를 통해 에이전트들이 복잡한 앱 대신 익숙한 문자 메시지로 정보를 얻고 싶어 한다는 점을 깨달았고, 이를 반영하여 툴을 재설계했습니다.
실제로 국내 스타트업 현장에서도 비슷한 사례를 자주 목격합니다.
최신 AI 기술을 활용한 화려한 프로토타입을 선보이지만, 정작 현업 담당자들은 “그래서 이게 우리 업무의 어떤 불편함을 해결해 주나요?”라는 질문 앞에서 난감해하는 경우가 많습니다.
기술의 본질은 사람들의 고통점(pain point)을 해소하고 가치를 창출하는 것임을 잊지 말아야 할 대목입니다.
‘구매’와 ‘구축’ 사이, 한국 기업의 AI 전략은?
AI 솔루션 도입에 있어 ‘구매(Buy)’와 ‘구축(Build)’ 중 어떤 길을 택할지는 기업의 규모, 비즈니스 특성, 보유 역량에 따라 달라집니다.
모턴은 “모든 중개업소가 필요로 하는 보편적인 솔루션이라면 이미 더 좋은 것이 만들어져 있을 것이므로 구매하는 것이 낫다”고 말합니다.
CRM(고객 관계 관리) 시스템과 같이 표준화된 기능이 중요하고 시장에 검증된 솔루션이 많다면 구매가 현명한 선택일 수 있습니다.
이는 국내 기업에도 마찬가지입니다.
이미 시장에 나와 있는 SaaS(Software as a Service) 형태의 AI 툴이나 API를 활용하면 빠르게 AI 도입 전략을 실행할 수 있습니다.
이는 초기 투자와 개발 리스크를 줄이고 핵심 비즈니스에 집중할 수 있게 합니다.
반면, 모턴은 “기존 툴들을 땜질하듯 연결하며 에이전트들이 겪는 경험을 개선하고 싶었다”며 직접 구축을 택했습니다.
이는 자사만의 고유한 워크플로우에 최적화된 맞춤형 솔루션이 필요하거나, 기존 상용 툴로는 만족할 수 없는 깊은 통합과 차별화된 기능이 요구될 때 더욱 유리합니다.
국내 대기업이나 기술 기반 스타트업 중에는 자체 AI 연구 인력과 데이터 역량을 바탕으로 핵심 비즈니스에 직결되는 AI 모델을 직접 개발하여 경쟁 우위를 확보하려는 움직임이 활발합니다.
다음은 AI 솔루션 ‘구매’와 ‘구축’의 주요 특징을 비교한 표입니다.
| 기준 (Criterion) | AI 솔루션 구매 (Buying AI Solutions) | AI 솔루션 직접 구축 (Building AI Solutions) |
|---|---|---|
| 초기 투자 (Initial Investment) | 상대적으로 낮음 (월 구독료, 라이선스 비용) | 상대적으로 높음 (인건비, 인프라, 개발 도구 등) |
| 개발 속도 (Development Speed) | 빠름 (즉시 적용 가능) | 느림 (기획, 개발, 테스트 과정 필요) |
| 맞춤화 (Customization) | 제한적 (제공 기능 내에서 설정) | 매우 높음 (비즈니스 요구에 완벽히 부합) |
| 데이터 주권 (Data Sovereignty) | 협력사 정책에 의존, 데이터 처리 방식 면밀 검토 필요 | 완벽한 통제 (데이터 보안 및 활용 정책 자체 수립) |
| 유지보수 및 업데이트 (Maintenance & Updates) | 협력사 담당 (자동 업데이트, 전문 지원) | 자체 인력 소요 (버그 수정, 성능 개선, 모델 재학습 등) |
| 확장성 (Scalability) | 협력사 서비스 계획에 의존, 추가 비용 발생 가능 | 자체 역량에 따라 무한 확장 가능 (유연한 인프라 구성) |
| 국내 적용 사례 (Korean Application Examples) | SaaS형 AI 문서 요약/번역 툴, CRM 연동 AI 챗봇 등 | 대기업 사내 LLM 개발, 제조/물류 스마트 팩토리 AI 시스템 등 |
데이터 주권과 책임감 있는 AI: 놓쳐서는 안 될 핵심
브룩 앤더슨-톰킨스(Brooke Anderson-Tompkins) Bridge AIvisory 창립자 겸 CEO는 AI 솔루션을 구매하더라도 기업 내부에서 해야 할 ‘구축’ 작업이 여전히 많다고 강조합니다.
단순히 툴을 들여오는 것을 넘어, 자사의 비즈니스 프로세스에 맞춰 효과적으로 통합하고 활용하기 위한 노력이 필요하다는 의미입니다.
특히 AI가 ‘에이전트 AI(Agentic AI)’ 즉, 스스로 판단하고 행동하는 수준으로 발전함에 따라 책임감 있는 AI(Responsible AI)의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
이는 AI 시스템이 기업의 미션, 가치, 목표, 그리고 위험 허용 범위와 일치하도록 설계되어야 한다는 의미입니다.
모턴의 페이스북 워크플레이스(Facebook Workplace) 사례처럼, 서비스 제공자가 갑자기 서비스를 중단했을 때 데이터가 어떻게 되는지, 유용하게 추출할 수 있는지도 중요한 고려 사항입니다.
국내 기업들은 해외 솔루션 도입 시 개인정보보호법 및 데이터 3법 등 국내 법규 준수 여부를 철저히 검토해야 하며, 장기적인 관점에서 데이터의 소유권과 활용 계획을 명확히 수립해야 합니다.
무분별한 AI 도입은 오히려 큰 위험을 초래할 수 있으므로, AI 거버넌스 수립은 필수적인 단계입니다.
한국 시장에서의 AI 도입 시사점과 실질적 전략
한국은 세계적으로 IT 인프라와 기술 수용 속도가 빠른 국가입니다.
네이버, 카카오 같은 빅테크 기업은 자체 AI 기술 개발에 적극적으로 투자하고 있으며, 수많은 K-스타트업이 특정 산업에 특화된 AI 솔루션을 개발하며 경쟁하고 있습니다.
이러한 환경에서 국내 기업들이 AI 도입에 성공하기 위한 몇 가지 실질적인 전략을 제안합니다.
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1. 스몰 스타트(Small Start) 및 점진적 확장: 모턴이 “쉬운 문제부터 해결하라”고 조언했듯이, 처음부터 거대한 AI 프로젝트를 시작하기보다는 주당 1~5시간을 절약할 수 있는 작은 문제부터 AI로 해결해나가야 합니다. 예를 들어, 단순 반복적인 데이터 입력, 고객 문의 응대 초안 작성, 보고서 요약 등 비교적 명확한 문제에 AI를 적용하여 성공 경험을 쌓고, 이를 바탕으로 점진적으로 AI 활용 범위를 넓혀나가는 것이 효과적입니다.
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2. 하이브리드 접근법 고려: 모든 것을 구매하거나 모든 것을 구축할 필요는 없습니다. 범용적인 기능은 검증된 상용 솔루션을 구매하고, 자사만의 핵심 경쟁력이 되는 부분은 직접 개발하는 하이브리드 접근법이 현실적일 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 기반의 LLM(거대 언어 모델) API를 활용하여 기본 기능을 구현하되, 특정 산업 데이터 학습 및 파인튜닝은 자체적으로 진행하는 방식입니다. 이는 국내 중소기업이나 스타트업이 제한된 자원으로 AI 역량을 강화할 수 있는 현실적인 AI 도입 전략이 될 것입니다.
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3. 데이터 거버넌스 및 보안 체계 강화: AI 시대의 핵심 자산은 단연 데이터입니다. AI 모델의 성능은 양질의 데이터에 의해 좌우되며, 데이터의 보안과 활용 정책은 법적, 윤리적 리스크와 직결됩니다. AI 솔루션의 구매 또는 구축 여부와 관계없이, 기업은 데이터 수집, 저장, 가공, 활용, 폐기에 이르는 전 과정에서 명확한 데이터 거버넌스와 강력한 보안 체계를 구축해야 합니다. 관련 기술 트렌드 더 보기를 통해 다른 기업들의 사례를 참고하는 것도 좋습니다.
AI는 더 이상 미래의 기술이 아닌 현재의 경쟁력입니다.
한국 직장인과 개발자들은 AI 툴 사용법을 익히는 것을 넘어, AI가 어떤 문제를 해결하고 어떤 가치를 창출하는지에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 비즈니스 도메인 지식을 결합하는 능력을 키워야 합니다.
투자자들은 AI 관련 기술주에 대한 단기적 관심보다는, AI를 비즈니스 핵심에 성공적으로 통합하여 장기적인 성장을 이루는 기업을 선별하는 안목이 중요해질 것입니다.
결론적으로, AI 도입에 성공하기 위한 핵심은 기술 자체에 대한 맹목적인 추종이 아닌, 기업의 고유한 문제와 사용자의 니즈를 명확히 정의하고, 이에 최적화된 ‘구매’와 ‘구축’ 전략을 현명하게 선택하며, 책임감 있는 데이터 활용 원칙을 확립하는 데 있습니다.
지금 시작하여 질문을 던지고, 답을 찾아나가는 용기가 새로운 시대의 경쟁력을 확보하는 길입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: AI 솔루션 구매와 구축 중 어떤 방식이 한국 기업에 더 유리한가요?
A: 기업의 규모, 비즈니스 특성, 내부 기술 역량에 따라 다릅니다.
보편적이고 표준화된 기능이 필요하다면 구매가 효율적이고, 고유한 비즈니스 프로세스에 최적화된 맞춤형 솔루션이 필요하다면 구축이 더 유리할 수 있습니다.
많은 경우 하이브리드 접근법이 현실적입니다.
Q: 한국 기업이 AI 도입 시 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?
A: 가장 중요한 것은 해결하고자 하는 비즈니스 문제를 명확히 정의하고 사용자 중심적으로 접근하는 것입니다.
더불어 데이터 주권, 보안, 개인정보보호법 준수 등 책임감 있는 AI 거버넌스를 수립하는 것이 매우 중요합니다.
Q: AI 도입을 처음 시도하는 중소기업은 어떻게 시작해야 할까요?
A: 작고 명확한 문제부터 AI를 적용하여 성공 경험을 쌓는 ‘스몰 스타트’ 전략을 권장합니다.
예를 들어, 업무 효율을 크게 높일 수 있는 특정 반복 작업을 AI 툴로 자동화하는 것부터 시작하여 점진적으로 확장하는 것이 효과적입니다.
Q: ‘책임감 있는 AI’는 한국 시장에서 왜 중요한가요?
A: AI 시스템이 기업의 가치와 목표에 부합하며, 국내 개인정보보호법 등 법규를 준수하고, 데이터 오남용으로 인한 사회적, 윤리적 문제를 일으키지 않도록 사전에 예방하고 관리하는 것이 기업의 신뢰도와 지속 가능성에 직결되기 때문입니다.
출처: https://www.housingwire.com/articles/real-estate-buy-build-ai/
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